每天数百万人使用Quora寻找问题的答案，做出更好的决策，寻找梦想的工作，更好的照顾自己的家庭，等等。在问题页面提供更好的阅读体验，对我们来说非常重要。做到这点很重要的一步就是，根据与问题的相关性以及答案的价值排序，这样最有用的答案总是排在前面。 在这篇blog文章里，我们将描述，在Quora我们是如何使用机器学习给答案排名的。 早期尝试和基准线 赞成和反对…

Google无人车近况 对于很多人而言，体验无人驾驶仍然是一项充满挑战而又有趣的事情。Google近期就接受了一些人的申请，让它们尝试了一下。与普通车辆不同，经过改装的雷克萨斯SUV多了一些雷达和摄像头。它就是依靠这些传感器的输入，结合特定的人工智能算法实现了无人驾驶。 目前，Google的无人车体现了很好的安全性，但在驾驶方式上与人类明显不同。它会在设有停…

Pieter Abbeel的机器人学习实验室 在美国加州大学伯克利分校，人工智能领域著名的Robot Learning Lab就坐落在校园北面一个建筑的第七层。作为一个“机器人幼儿园”，该实验室培育着Brett人形机器人以及工业机器人等。 作为一个典型的研究型实验室，其实验内容同样的杂乱无章：自行车就那么直接放在实验室内，实验室成员的位置也看起来有些混乱，白…

题图为美国尼米兹核动力航空母舰 介绍 大数据时代，我们常常面对海量数据而头疼。作为学统计出身的人，我们想折腾大数据但又不想学习Hadoop或者Java，我们更倾向于把精力放在建模和算法设计上，SparkR和Docker的完美结合，让R的计算直接从一架战斗机的当兵作战华丽转变为一个航空母舰战斗群！不仅仅简化了分布式计算的操作，还简化了安装部署的环节，我们只几乎…

摘要：2016年3月7日，谷歌首席科学家，MapReduce、BigTable等系统的创造者，Jeff Dean受邀韩国大学，演讲主题《大规模深度学习》，这里部分来自highscalability的文字和笔者Youtube上的听录。刚好演讲在AlphaGo和李世石比赛之前，观众也问了他的预测，他只是说训练了5个月的机器跟顶尖高手的差距不好说；还有人问道他喜欢…

文章详细介绍了：人工智能发展的七个重要阶段；深度学习在人工智能的发展；最后也提出作者对于深度学习挑战和未来发展的看法。 Dave Bowman: Hello, HAL do you read me, HAL 哈尔，你看到我了吗？ HAL: Affirmative, Dave, I read you. 大卫，我看到你了 Dave Bowman: Open th…

数据科学领域的相关技术，近两年发展迅猛。有时仅凭个人的经验很难解决一些问题。互联网上遍布各类文章和资源，在学习时应该集万家之长，注重实践，并善于总结。同上面各博客的博主一样为知识的开源做一份贡献，让知识广为传播。

前言 使用Hadoop已经有一段时间了，从开始的迷茫，到各种的尝试，到现在组合应用….慢慢地涉及到数据处理的事情，已经离不开hadoop了。Hadoop在大数据领域的成功，更引发了它本身的加速发展。现在Hadoop家族产品，已经达到20个了之多。 有必要对自己的知识做一个整理了，把产品和技术都串起来。不仅能加深印象，更可以对以后的技术方向，技术选型做好基础准…

很多人还没有意识到，“协作”和“跨界”在这个时代将变得多么重要。

Facebook刚刚发布了主导研究的新系统，让机器人也可以通过观看视频，拆解动作，并学习如何组合这些动作形成自己的规划。

本文主要给大家介绍了AI发展的趋势，AI预测的应用逻辑，何为智能预测，以及“数据——预测——决策——反馈”完整链路。

有监督的和无监督的主要是由许多机器学习工程师和数据极客使用。 强化学习对于解决问题非常强大且复杂。 有监督学习 我们知道，机器学习以数据为输入，我们称这个数据为训练数据。 训练数据包括输入和标签(目标)。 什么是输入和标签(目标)例如，两个数字相加a=5,b=6结果=11，输入为5,6，目标为11。 我们首先用大量的训练数据(输入和目标)来训练模型。然后利用…

评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。 比如预测的算法，关键是看预测的准确率，即预测值与实际值之间的接近程度，而不是看算法本身的评分高低。

from http://developer.51cto.com/art/201501/464174_all.htm 本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，…

摘要 深度学习当前在NLP领域发展也相当快，翻译，问答，摘要等基本都被深度学习占领了。 本文给出基于深度学习的中文分词实现，借助大规模语料，不需要构造额外手工特征，在2014年人民…

 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial…

编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Mac…

1. 取样 数据量很大的时候，想要先选取少量数据来观察一下细节。 indices = [100,200,300] # 把sample原来的序号去掉重新分配 samples = pd…

本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏——机器不学习，一起大数据网经授权发布。 前言 GAN从2014年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的GAN的应用有Pix2Pix、Cycl…

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